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Paula Andrea Perez-Toro
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Whisper语音识别模型适配多语言医疗用途
研究人员分析了多语言医疗适配如何影响Whisper模型的内部表征。该研究比较了不同Whisper模型尺寸的各种微调策略，发现微调显著提高了MedASR的性能。在特定的诊断场景下，Whisper-Medium实现了最低的英语词错误率（WER），而Whisper-Large-v3实现了最低的德语WER。分析表明，英语医疗微调引起了编码器表征最显著的变化，而多语言延续在很大程度上保持了这些适配。
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AI通过整合声学数据增强语音实时MRI
研究人员开发了通过整合声学信息与视觉数据来实时MRI（rtMRI）语音产生的新方法。一种方法，语音引导多模态学习，使用从语音派生的语音学表示来指导发音器定位，并融合视觉和声学编码器以实现精确分割。另一种方法，SIREM，通过结合音频驱动组件与MRI数据来重建rtMRI，从而在保持解剖学准确性的同时实现更快的采集和重建。这些技术旨在改善语音科学和临床应用中声道的运动可视化。